熵在制度風險管理中的應用分析

楊小娟

（湖南工業大學，湖南 株洲 412007）

熵在制度風險管理中的應用分析

楊小娟

（湖南工業大學，湖南 株洲 412007）

熵是對不確定性的度量。制度對企業績效的影響是通過科學合理的處理制度實施過程中的內外信息，增加負熵來保障與提升企業績效的。這為制度對企業績效的影響機理研究提供了一種新的思路。

熵；制度風險；制度管理

制度對企業績效的影響是一個復雜的過程，其影響機理的研究必須尋找新的理論和研究模式。熵理論誕生于熱力學系統，基于制度管理系統與熱力學系統的相似形，熵理論有可能成為研究制度管理系統的新的理論基礎。本文擬在分析基于復雜性科學的熵理論基礎上，進一步探討熵增原理在企業制度系統中的應用，為制度對企業績效的影響機理提供一種新的思路。

1 熵的本質

其中， 等式右邊第一項是系統通過吸熱途徑增加內能的相應熵值，第二項為系統

通過外界對系統做功途徑增加內能的相應熵值，第三項是系統物質量的改變而導

致內能增量的相應熵值， 但這個等式不包括系統內部變化而導致的熵產生[1]。

隨著熵研究領域的拓展，信息論中引進了熵的概念[2]，N.Wiener和 C.E.Shannon創立的信息論中把通信過程中信息源信號的不確定性稱為信息熵，相對于熱力學熵，信息熵具有更廣泛和普遍的意義，所以又稱廣義熵[3]。邱菀華(2002)認為熵是對不確定性的最佳測度，狀態的多樣性、狀態的豐富程度(混亂程度、 復雜程度) 的定量計量標尺就是熵[4]。在日后的科學發展中也許會產生一門統一的廣義熵理論，用來協調各門科學應用理論解決本學科面臨的某些難題。愛因斯坦甚至說過，熵定律是自然科學的第一定律。在薛定諤(E.Schroedinger)的負熵論中，熵也被作為系統無序的量度，而取負號的熵(負熵)被看作是有序的量度。

Wiener認為，一個系統的熵就是它的無組織程度的度量，也是系統不確定性的度量。熵越大，系統越不確定， 越無序。信息熵的觀點認為信息的輸入可以減熵，而作為管理者的人是信息的創造者和載體，所以發揮這些管理者的作用， 將有助于管理者所在系統的熵的降低，在企業中， 則意味著企業掌握和擁有的信息越多，熵值就越小。

現在流行的關于熵的觀點認為熵是統計集體無序程度的量度 (湯甦野)[5]，邱菀華則認為，熵是不確定性的度量，所以可以用熵來度量風險[6]。系統有序化程度越高，則組織機構的效率越高。制度風險管理正是向系統內部輸入信息，通過分析與處理信息來輔助資源配置決策，即通過風險識別、評價和控制等多個過程來增加制度的負熵，以此來降低制度實施過程中的無序度， 使得制度系統內的有序程序提高，以此來提高組織機構的效率， 最終實現企業績效的提升。

2 熵在制度風險管理中的應用

由于信息不完全與資源的不完備，給制度實施過程帶來某種程度上的混亂。如果以滿意企業績效或者最優企業績效為衡量標準的話，這種混亂進而對企業績效會產生潛在的負面影響。造成這種負面影響的因素本文把它定義為制度風險。制度風險是一種給績效帶來負面影響的不確定事件，表現為混亂程度的高低。而混亂程度從熵（Entropy）的角度看，可以看成是無序度的高低。制度風險越大，無序度越高。相反，則無序度越低。

在信息完全的情況下，制度風險管理已經沒有多余的信息可以處理， 所以此時不需要風險管理；在信息為零的情況下(指通過努力也無法獲得)，制度風險管理也沒有用武之地，制度風險管理也不需要。只有在信息不完全(IPI)的情況下，制度風險管理的價值才得到體現， 而在現實的企業制度實施中， 信息恰好處于不完全狀態， 所以制度風險管理將對企業績效帶來價值。我們在實踐中觀察到的是制度風險管理到企業績效的間接影響，但制度風險管理實際上是通過對信息的有效處理，使得制度面臨的不確定性和制度作為一個系統的無序程序的降低，進而提高企業的組織效率，最終提升企業績效，這個影響過程的機理如下圖所示。

圖1 制度風險管理對企業績效產生影響的機理

在一個理想化的制度實施過程之初，我們設定此時的制度有一個最小的熵值。但隨著制度的推進和內外部因素的影響，制度的熵越來越大(根據熵定理，封閉系統中任何不可逆過程導致熵的增加) ，即無序程度越來越高，必須通過包括制度風險管理在內的多種管理措施來向企業系統提供負熵，制度管理活動也作為一種勞動創造負熵增量。當流入的負熵增量大于企業的熵增時，企業系統呈現出總熵為負，此時企業系統處于有序的發展狀態，企業的組織效率較高。

3 結論

綜上所述，制度風險管理對企業績效的影響是通過科學合理的處理制度實施過程中的內外信息，增加負熵來保障與提升企業績效的。但制度風險管理不是制度實施過程中增加負熵的唯一管理手段，其他管理手段也可以同樣通過增加負熵來提升企業績效。但制度風險管理整體作為一種保障性管理手段，對企業績效的作用是肯定存在的。

[1]汪志誠. 熱力學?統計物理[M].北京:高等教育出版社，1980.

[2]任佩瑜，王苗，任競斐，呂力，戈鵬.從自然系統到管理系統——熵理論發展的階段和管理熵規律[J].管理世界，2013(12):182-183.

[3]Shannon C E. A mathematical theory of communication[J].Bell Systems Technical J， 1948， 27( 3) : 379-428.

[4]邱莞華. 管理決策與應用摘學[M].北京:機械工業出版社，2002.

[5]湯甦野. 熵:一個世紀之謎的解析[M].北京:中國科學技術大學出版社，2008:12.

[6]邱菀華.一類決策嫡方法及其在工程管理中的應用[J].科技進步與對策，2010，27(19):75-79.

The Analysis of Applying Entropy to Institutional Risk Management

YANG Xiao-juan

(Hunan University of Technology， Zhu Zhou Hunan 412007)

The entropy concept stands for the uncertainty. Through processing the internal and external information in the process of institutional implementation， enterprises increase negative entropy， guarantee and improve enterprise performance. It provides a new way of thinking for the mechanism research about institution how to influence the system of enterprise performance.

Entropy；Institutional Risk；Institutional Management

G306.3

A

10.3969/j.issn.1672-7304.2016.05.019

1672–7304(2016)05–0039–02

教育部人文社科基金青年項目（項目編號：10YJC630338）; 湖南省社科基金資助項目(項目編號：09YBB120)。

（責任編輯：廖建勇）

楊小娟（1974-），女，湖南寧鄉人，副教授，研究方向：管理科學與工程。